스트림 암호시스템에 사용되는 불규칙 시각 제어 생성기인 수축수열 생성기는 두 개의 LFSR(Linear Feedback Shift Register)로 구성되며 이 생성기에 의해 생성되는 수열은 비선형수열임이 알려져 있다. 두 개의 최대길이를 갖는 90/150 셀룰라 오토마타 기반의 비선형수열 생성기는 각 셀에서 동일한 특성다항식을 갖는 의사 난수열을 효과적으로 생성할 수 있으므로 LFSR에 의해 생성되는 수열에 비하여 주기와 선형복잡도가 높은 비선형수열을 생성할 수 있다. 본 논문은 이러한 비선형수열에 대한 분석으로 90/150 셀룰라 오토마타 기반의 수축-삽입수열(shrunken-interleaved sequence)을 다룬다. 셀룰라 오토마타 기반의 비선형수열 생성기에 의해 생성되는 수축-삽입수열을 삽입수열로 분석이 가능함을 보이고 출력 수열의 일부를 알 때 알려지지 않은 새로운 출력 수열의 일부를 효과적으로 재구성하는 알고리즘을 제안한다.
최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 FFT〔20〕, RMD〔12〕 그리고 SRA〔5, 10〕 방법을 이용한 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 비교 분석하였다. 본 Pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때는 유사했으나, RMD와 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기가 FFT 방법을 이용한 것보다 속도 면에서는 훨씬 빠른 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통해서 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 비교분석을 위한 좀더 좋은 방법이 필요하다는 것을 보여주었다.
원시다항식을 특성다항식으로 갖는 두 개의 LFSR로 구성된 수축 생성기를 삽입 생성기로 해석하고, 생성된 수열들 간의 위상이동차(phase shift)에 대하여 분석한다. 또한 위상이동차를 이용하여 수축 생성기에 의하여 생성된 수열의 부분수열을 알 때 나머지 수열을 구하는 방법을 제안한다.
최근의 컴퓨터 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 컴퓨터 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 컴퓨터 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 SRA (successive random addition) 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 본 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 본 논문에서 제안한 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 적합함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 O(n)이 요구된다.
수축수열 생성기라고 하는 비선형 수열 생성기는 최대 주기를 갖는 두 개의 LFSR로 이루어진 비선형 키스트림 생성기이다. 이러한 수축수열 생성기에 의해 생성된 수축수열은 삽입수열로 한 부류에 포함되고, 셀룰라 오토마타(이하 CA)를 이용하여 생성할 수 있다. 본 논문에서는 수축수열의 특성다항식과 동일한 특성다항식을 갖는 90/150 CA 기반의 수열생성기를 합성하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 GF(2)에서의 두 생성다항식에 의해 생성된 M-sequence로 Gold-Sequence를 생성한 후, Permutation을 해줌으로써 Hadamard 행렬의 특성을 가지게 됨을 살펴보았다. M-sequence는 선형 귀환 천이 레지스터 부호 생성기(Linear feedback shift register code generator)에 의해 생성되었으며, 두 개의 M-sequence에 의해 생성된 Gold-sequence의 첫 열에 $8\times1$의 영행렬을 추가하고 Permutation을 시켜줌으로써 Hadamard 행렬의 주요 성질인 직교성(Orthogonal)과 한 행렬과 이 행렬의 Transpose시킨 행렬의 결과가 단위행렬이 되고, 역행렬은 element-wise Inverse가 되며, 고속 Jacket행렬의 성질을 만족한다. 또한 선형 귀환 축차 생성기를 통하여 생성된 M-sequence의 1행과 1열을 추가함으로써 위에서 언급한 Hadamard 행렬의 주요 성질을 만족하고 L-matrix 와 S-matrix 를 통하여 고속변환이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 수축생성기(Shrinking Generator)의해 생성되는 비선형수열의 성질을 분석한다. 또한 수축생성기에 의해 생성되는 비선형 수열을 삽입수열로 해석하여 제어레지스터에서 생성되는 수열의 성질을 이용하여 출력된 수축수열의 위상이동차를 분석하여 가로챈 일부 수열로부터 원래 수열을 복원해내는 방법을 제안한다.
최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 fractional Gaussian noise와 wavelet 변환을 이용한 새로운 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 특별히 본 생성기는 다른 wavelet 변환보다 long range dependent한 프로세스들의 self-similar 구조에 잘 맞기 때문에 좀더 정확한 결과를 유도할 수 있는 Daubechies wavelet을 사용하였다. 본 생성기를 이용하여 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 매우 우수함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 0(n)이 요구된다.
선형 쉬프트 레지스터를 이용한 이진 난수 발생기의 연구는 1970년대부터 연구되어져 왔으며, 이러한 이진 난수열 발생기는 스트림 암호 기법에 이용되어졌다. 일반적으로, 이진 난수열 발생기는 최대 주기의 선형 쉬프트 레지스터와 선형 복잡도가 높은 난수를 발생시키기 위하여 비선형 여과함수 또는 비선형 결합함수로 구성된다. 그러므로, 높은 선형 복잡도 뿐만 아니라, 긴 주기를 갖는 이진 난수열의 생성은 스트림 암호 기법의 안전성을 평가하는데 중요한 요소가 된다. 일반적으로 L개의 레지스터와 1개의 궤환 함수 또는 특성 다항식으로 구성된 선형 쉬프트 레지스터의 최대 주기는 $2^L$-1을 넘을 수 없다. 본 논문에서는 L개의 레지스터와 2개의 부분 특성 다항식으로 구성된 새로운 이진 난수열 발생기를 제안한다. 제안된 이진 난수열 발생기는 초기 상태 값에 따라 기존의 선형 쉬프트 레지스터에서 생성한 수열의 주기와 같거나 긴 주기를 갖는 이진 난수열을 생성하며, 생성 수열의 선형복잡도 역시 증가된다.
최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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